SQL数据库--数据的查询、汇总-、统计和分析
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数据库常用函数汇总统计
实验二（续）：利用SQL语句查询三、常用库函数及统计汇总查询1、求学号为 S1学生的总分和平均分；select sum(score) as TotalScore,avg(score)as AveScorefrom scwhere sno='S1'2、求选修 C1号课程的最高分、最低分及之间相差的分数；select max(score)as MaxScore,min(score)as MinScore, max(score)- min(score)as difffrom scwhere cno='C1'3、求选修 C1号课程的学生人数和最高分；select count(distinct sno),max(score)from scwhere cno='C 1'4、求计算机系学生的总数；select count(sno)from swhere dept=' 计算机 '5、求学校中共有多少个系；select count(distinct dept) as DeptNumfrom s6、统计有成绩同学的人数；select count(score)from sc7、利用特殊函数 COUNT（*）求计算机系学生的总数；select count(*)from swhere dept=' 计算机 '8、利用特殊函数 COUNT（*）求女学生总数和平均年龄；select count(*),avg(age)from swhere sex=' 女 '9、利用特殊函数 COUNT（*）求计算机系女教师的总数。
select count(*)from twhere dept=' 计算机 'and sex=' 女 '四、分组查询及排序1、查询各个教师的教师号及其任课门数；select tno,count(*)as c_numfrom tcgroup by tno2、按系统计女教师的人数；select dept,count(tno)from twhere sex=' 女 'group by dept3、查询选修两门以上课程的学生的学号和选课门数；select sno,count(*)as sc_numfrom scgroup by snohaving count(*)>24、查询平均成绩大于 70分的课程号和平均成绩；select cno,avg(score)from scgroup by cnohaving avg(score)>705、查询选修 C1的学生学号和成绩，并按成绩降序排列；select sno,scorefrom scwhere cno='01'order by score desc6、查询选修 C2、C3、C4或C5课程的学号、课程号和成绩，查询结果按学号升序排列，学号相同再按成绩降序排列；select sno,cno,scorefrom scwhere cno in('C2','C3','C4','C5')order by sno ,score desc7、求有三门以上选课成绩及格的学生的学号及其总成绩，查询结果按总成绩降序列出。
大数据学习必须掌握的五大核心技术有哪些
大数据学习必须掌握的五大核心技术有哪些？来源：阿里云栖社区大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。
一、数据采集与预处理对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化的海量数据是零散的，也就是所谓的数据孤岛，此时的这些数据并没有什么意义，数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据综合起来进行分析。
数据采集包括文件日志的采集、数据库日志的采集、关系型数据库的接入和应用程序的接入等。
在数据量比较小的时候，可以写个定时的脚本将日志写入存储系统，但随着数据量的增长，这些方法无法提供数据安全保障，并且运维困难，需要更强壮的解决方案。
Flume NG作为实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时，对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。
Flume NG采用的是三层架构：Agent层，Collector层和Store层，每一层均可水平拓展。
其中Agent包含Source，Channel和Sink，source用来消费(收集)数据源到channel组件中，channel作为中间临时存储，保存所有source的组件信息，sink从channel中读取数据，读取成功之后会删除channel中的信息。
NDC，Netease Data Canal，直译为网易数据运河系统，是网易针对结构化数据库的数据实时迁移、同步和订阅的平台化解决方案。
它整合了网易过去在数据传输领域的各种工具和经验，将单机数据库、分布式数据库、OLAP系统以及下游应用通过数据链路串在一起。
SQL数据查询
任何单个字符。
指定范围（例如 [a-f]）或集合（例如 [abcdef]）内的 任何单个字符。 不在指定范围（例如 [^a - f]）或集合（例如 [^abcdef]） 内的任何单个字符。
25 25
例20 查询含有“计算机”的课程信息。 USE jwglxt GO SELECT * from Course WHERE Cname like ‘%计算机 %’ 例21 查询DB%Design课程的课程信息。 USE jwglxt GO SELECT * from Course WHERE Cname like 'DB\%Design' ESCAPE'\'
19 19
（2）范围查询条件（BETWEEN AND和 NOT BETWEEN AND） SQL语句中也有一个特殊的 BETWEEN 运算符，用于检查某个值是 使用BETWEEN关键词和AND来指定要查询的列值范围的语法如下： SELECT 列名1, ……, 列名n
否在两个值之间（包括等于两端的值）。
2 2
1 简单查询
SQL数据查询语句是SELECT语句。该语句的基本框架
是SELECT-FROM-WHERE，它包含输出字段、数据来源 和查询条件等基本子句。在这种固定格式中，可以不要 WHERE，但是SELECT和FROM是必备的。SELECT语句 的子句很多，理解了这条语句各项的含义，就能从数据库中
22 22
例18 查询选修01001或01002的学生的学号、课程号和成绩。
程序清单如下：
SELECT SNO, CNO, SCORE FROM SC WHERE CNO IN(‘01001’, ‘01002’) 此语句也可以使用逻辑运算符“OR”实现。相应的程序清单如下： SELECT SNO, CNO, SCORE FROM SC WHERE CNO=‘01001’ OR CNO= ‘01002’
sqlserver数据分类汇总完全解析[技巧]
![sqlserver数据分类汇总完全解析[技巧]](https://img.taocdn.com/s1/m/93764cd059f5f61fb7360b4c2e3f5727a5e924e5.png)
sql server数据分类汇总完全解析在论坛上经常看到有人问“如何实现数据的分类汇总”，很多的人都是介绍这样或那样的控件来实现，而没有从关系数据库语言（sql）的本身来考虑实现方法。
这里，我就借一个实例来说明如何借助sql 自身强大的功能来实现数据的分类汇总。
问题的提出：现有表a，内容如下：编码仓库数量01 a 601 b 702 a 802 b 9现在想按编码查询出这种格式:--------------------01 a 601 b 7汇总小计： 1302 a 802 b 9汇总小计： 17问：该如何实现？乍一看，好像很容易，用group by好像能实现？但仔细研究下去，你又会觉得group by也是无能为力，总欠缺点什么，无从下手。
那么，到底该如何做呢？别急，sql server早就帮我们做好了，下面，跟我来。
首先，让我们来看一段话：在生成包含小计和合计的报表时，rollup 运算符很有用。
rollup 运算符生成的结果集类似于 cube 运算符所生成的结果集。
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝cube 运算符生成的结果集是多维数据集。
多维数据集是事实数据的扩展，事实数据即记录个别事件的数据。
扩展建立在用户打算分析的列上。
这些列被称为维。
多维数据集是一个结果集，其中包含了各维度的所有可能组合的交叉表格。
cube 运算符在 select 语句的 group by 子句中指定。
该语句的选择列表应包含维度列和聚合函数表达式。
group by 应指定维度列和关键字 with cube。
结果集将包含维度列中各值的所有可能组合，以及与这些维度值组合相匹配的基础行中的聚合值。
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝cube 和 rollup 之间的区别在于：cube 生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
rollup 生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。
看完以上的这段话，悟出了什么没有？如果没有，那么……嘿嘿，你的悟性还不够哟，离“三花棸顶”还早着呢：）。
数据库应用第4章 SQL复杂查询
连接的分类
连接分为4种类型：内连接，外连接， 连接分为 种类型：内连接，外连接， 种类型 交叉连接，自然连接。 交叉连接，自然连接。 内连接：使用关键字inner，仅显示两个 内连接：使用关键字 ， 连接表中匹配的行， 可以省略。 连接表中匹配的行，inner可以省略。 可以省略 外连接：使用关键字outer，有左外连接、 外连接：使用关键字 ，有左外连接、 右外连接和完全外连接三种。 右外连接和完全外连接三种。
左外连接：left outer，结果集中包含左 左外连接： ， 表中所有行及右表中匹配的行。 表中所有行及右表中匹配的行。 右外连接： 右外连接：right outer，结果集中包含 ， 右表中所有行及左表中匹配的行。 右表中所有行及左表中匹配的行。 完全外连接： 完全外连接：full outer，结果集中包括 ， 连接表中的所有行，不管它们是否匹配。 连接表中的所有行，不管它们是否匹配。
use xscj 学号,姓名,专业名, select 学号,姓名,专业名,总学分 into communication_xs from xs 专业名='通信工程' ='通信工程 where 专业名='通信工程'
Exe3:在xscj数据库中， Exe3:在xscj数据库中，查询选修了 数据库中 101号课程 成绩大于等于80 号课程， 80分的计 101号课程，成绩大于等于80分的计 算机专业的学生情况， 算机专业的学生情况，并将查询结 果放入xs_101表中。 xs_101表中 果放入xs_101表中。
MAX： MAX：求最大值 MIN： MIN：求最小值 SUM： SUM：求和 求选修101 101课程的学生平均成绩 例4-8 求选修101课程的学生平均成绩
BI工程师招聘笔试题及解答(某世界500强集团)2024年
2024年招聘BI工程师笔试题及解答(某世界500强集团)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、以下哪个工具通常用于数据仓库的ETL（提取、转换、加载）过程？A. ExcelB. TableauC. TalendD. PowerPoint2、在BI（商业智能）项目中，以下哪个阶段通常不涉及数据分析工作？A. 数据采集B. 数据清洗C. 数据建模D. 数据报告3、以下哪个工具通常用于数据可视化？（）A. ExcelB. TableauC. SQLD. Python4、在BI项目中，以下哪个阶段通常负责数据清洗和预处理？（）A. 数据采集B. 数据建模C. 数据分析D. 数据展示5、某世界500强集团在分析销售数据时，发现以下数据分布：•销售额低于10万元的占比30%•销售额在10-20万元之间的占比40%•销售额在20-30万元之间的占比20%•销售额高于30万元的占比10%请问，该集团销售额的集中趋势最接近于以下哪个指标？A. 平均销售额B. 中位数C. 标准差D. 最大销售额6、在BI工具中，以下哪个功能不属于数据可视化的一部分？A. 条形图B. 折线图C. 地图D. 数据透视表7、以下哪种工具被广泛用于数据可视化，并且支持多种编程语言进行扩展？A. TableauB. Power BIC. QlikViewD. Python8、在数据仓库设计中，以下哪项不是数据仓库的常见数据模型？A. 星型模型B. 雪花模型C. 物化视图D. 冒烟测试9、某公司使用BI工具进行数据分析，以下哪种数据源最适合用于构建实时报表？A. 数据库B. 数据仓库C. 云存储D. Excel文件 10、在BI工具中，以下哪个功能不属于数据建模的范畴？A. 关联数据表B. 创建数据透视表C. 设计数据立方体D. 定义数据规则二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些技术是商业智能（BI）工程师在开发数据可视化和分析时常用的工具或技术？（）A、SQLB、TableauC、Power BID、Python的Pandas库E、Excel2、在BI项目中，以下哪些是数据治理的关键方面？（）A、数据质量管理B、数据安全性C、数据一致性D、数据标准化E、数据生命周期管理3、以下哪些工具或技术是数据可视化领域中常用的？（）A、TableauB、Power BIC、Python的Matplotlib库D、ExcelE、Google Analytics4、以下哪些是BI工程师在工作中需要具备的技能？（）A、数据清洗和预处理B、SQL数据库查询和操作C、数据仓库设计和实施D、数据分析和挖掘E、团队协作和项目管理5、以下哪些是数据仓库中常用的数据模型？（）A、星型模型B、雪花模型C、事实表D、维度表6、以下哪些工具通常用于数据清洗和预处理？（）A、PandasB、NumPyC、Spark SQLD、Tableau7、以下哪些工具或技术是BI（商业智能）工程师在数据分析和报告过程中常用的？A. ExcelB. SQLC. TableauD. PythonE. R8、在BI项目中，以下哪些角色或职责是关键的？A. 数据分析师B. 数据库管理员C. 业务用户D. 技术支持工程师E. 项目经理9、在进行数据可视化时，以下哪些图表类型适合用来展示时间序列数据？（多选）A. 折线图B. 饼图C. 条形图D. 热力图E. 散点图 10、关于数据仓库和数据湖的区别，下列哪项描述是正确的？（多选）A. 数据湖存储原始数据，而数据仓库主要存储处理过的数据。
sql统计,排序语句
SQL 是一种用于管理和处理数据库的编程语言。
它提供了多种功能，包括数据检索、数据操作、数据定义和数据控制。
下面是一些基本的 SQL 统计和排序语句的示例：
1.统计数据行数:
使用COUNT()函数可以统计数据行数。
2.排序数据:
使用ORDER BY子句可以根据一个或多个列对结果集进行排序。
默认是升序排序（ASC），如果需要降序排序，可以使用DESC。
3.聚合函数:
聚合函数可以对多行数据进行汇总。
常见的聚合函数有SUM(), AVG(), MIN(), MAX()等。
4.分组和聚合:
使用GROUP BY可以结合聚合函数，根据一个或多个列对数据进行分组和汇总。
5.筛选数据:
使用WHERE子句可以筛选出满足特定条件的记录。
6.限制返回的记录数:
使用LIMIT子句可以限制查询结果的行数。
这对于分页很有用。
7.连接表:
使用JOIN可以连接两个或多个表，基于它们的共同列进行查询。
常见的连接类型有 INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN 和 FULL JOIN。
这些是 SQL 的基本统计和排序语句，根据具体的需求，还可以组合使用这些语句来构建更复杂的查询。
SQL数据库 数据的查询、汇总 、统计和分析
8.数据的查询、汇总、统计和分析本章主题SELECT语句简单的SELECT查询设置查询结果的字段名关键字ALL和DISTINCT的使用查询结果的输出目的地WHERE子句的条件搜索功能SELECT的通配符字符和通配符冲突时的解决方法连接条件设置统计运算的高手：聚合函数数据分组小计HAVING子句的使用ORDER BY子句的使用查询名列前茅或落后者活用子查询（SubQuery）精彩内容不容错过！这一章是本课程的重点！！★★★★★本章将深入剖析SELECT命令。
8.1.SELECT命令SELECT是一个用来从一个或多个表中获取数据的SQL命令。
8.2.简单的SELECT查询如：USE NorthwindSQLSELECT身份证号码,姓名,电话号码-- 这里是字段列表FROM飞狐工作室SELECT命令至少包含：要出现在查询结果中的字段列表，如：身份证号码，姓名，电话号码字段来自哪些表，如：FROM飞狐工作室字段列表也可以是由字段、常量和函数组成的表达式要列出所有字段，只须用 * 号8.3.设置查询结果的字段名查询需求请从数据库pubs的authors表，查询出所有作者的代号、姓名、电话号码及住址，而且请使用中文文字作为查询结果的各字段名。
解答/* 脚本文件名: */USE pubsSELECT 作者代号 = au_id,姓名 = au_fname+au_lname,电话号码 = phone,住址 = addressFROM authors或（看看你更喜欢哪一种格式）/* 脚本文件名: */USE pubsSELECT au_id AS 作者代号,au_fname+au_lname AS 姓名,phone AS 电话号码,address AS 住址FROM authors注意：如果您设置的的字段名包含空格，则须加上单引号SELECT au_fname+au_lname AS‘Name of Author’FROM authors任务：查询teacher表的姓名、性别和生日，列名用中文表示；查询class表的所有班级信息；查询teacher表的教师姓名和年龄。
数据处理常用工具介绍
数据处理常用工具介绍数据处理在现代社会中扮演着重要的角色，它帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，从而支持决策和创新。
而要进行高效的数据处理，我们需要借助一些常用工具。
本文将介绍几种常见的数据处理工具，包括Excel、Python和SQL。
I. ExcelExcel是微软公司开发的一款电子表格软件，它被广泛应用于数据分析和处理。
Excel具有直观易用的界面和丰富的功能，使得数据的整理、转换和计算变得简单快捷。
1. 数据整理：Excel提供了多种整理数据的功能，其中最常用的是筛选和排序。
通过筛选，我们可以根据条件选择需要的数据，从而快速获取我们想要的结果。
而排序功能则可以按照指定的列进行升序或降序排序，使得数据更加有序，易于分析。
2. 数据转换：Excel支持各种数据转换操作，如数据透视表、文本分列和公式运算。
数据透视表是Excel中最有用的数据分析工具之一，它可以对大量数据进行汇总、分组和计算。
而文本分列功能可以将一个单元格中的内容按照指定的分隔符进行拆分，便于后续处理。
此外，Excel还提供了强大的公式功能，可以进行数值计算、逻辑判断和条件求和等操作。
II. PythonPython是一种简单易学且功能强大的编程语言，被广泛应用于数据科学和机器学习领域。
Python的数据处理库和工具丰富多样，使得数据清洗、转换和分析更加高效和灵活。
1. 数据清洗：Python的pandas库提供了各种数据清洗函数和方法，如去重、缺失值处理和异常值检测等。
这些函数可以帮助我们快速发现和处理数据中的问题，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据转换：Python的numpy和pandas库可以帮助我们对数据进行各种转换，如格式转换、数据合并和重塑。
numpy是Python中用于科学计算的一个重要库，它提供了高效的多维数组和向量化操作。
而pandas是基于numpy的库，它提供了更高级的数据结构和数据处理功能，支持快速、灵活地处理和分析数据。
sql常用函数及用法
sql常用函数及用法SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的编程语言。
在SQL中，有许多常用的函数，用于在查询和操作数据时进行数据处理和转换。
本文将介绍几种常用的SQL函数和它们的用法。
1. 算术函数：SQL提供了各种算术函数，用于执行数学运算。
常见的算术函数包括：- `ABS(x)`: 返回x的绝对值。
- `CEILING(x)`: 返回最小的整数，其值大于或等于x。
- `FLOOR(x)`: 返回最大的整数，其值小于或等于x。
- `ROUND(x, d)`: 返回将x四舍五入到d位小数的结果。
例如，假设有一个表`students`，存储了学生的成绩信息。
我们可以使用这些算术函数来计算某个学生的平均分或总分。
2. 字符串函数：SQL还提供了很多函数用于处理字符串。
一些常用的字符串函数包括：- `CONCAT(str1, str2)`: 将两个字符串连接起来。
- `UPPER(str)`: 将字符串转换为大写。
- `LOWER(str)`: 将字符串转换为小写。
- `LENGTH(str)`: 返回字符串的长度。
- `SUBSTRING(str, pos, len)`: 返回字符串从位置pos开始长度为len的子串。
例如，假设有一个表`employees`，存储了员工的姓名和地址。
我们可以使用这些字符串函数来进行模糊搜索或格式化输出。
3. 聚合函数：聚合函数用于对数据进行汇总和计算统计信息。
一些常见的聚合函数包括：- `COUNT(expr)`: 返回满足条件expr的行数。
- `SUM(expr)`: 返回指定列的总和。
- `AVG(expr)`: 返回指定列的平均值。
- `MIN(expr)`: 返回指定列的最小值。
- `MAX(expr)`: 返回指定列的最大值。
例如，假设有一个表`orders`，存储了客户的订单信息。
我们可以使用这些聚合函数来计算订单的数量、总金额或平均金额。
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8.数据的查询、汇总、统计和分析本章将深入剖析SELECT命令。
8.1. SELECT命令SELECT是一个用来从一个或多个表中获取数据的SQL命令。
8.2. 简单的SELECT查询如：SELECT命令至少包含：➢要出现在查询结果中的字段列表，如：身份证号码，姓名，电话号码➢字段来自哪些表，如：FROM飞狐工作室➢字段列表也可以是由字段、常量和函数组成的表达式➢要列出所有字段，只须用* 号8.3. 设置查询结果的字段名查询需求请从数据库pubs的authors表，查询出所有作者的代号、姓名、电话号码及住址，而且请使用中文文字作为查询结果的各字段名。
解答或（看看你更喜欢哪一种格式？）phone AS 电话号码,address AS 住址FROM authors注意：➢如果您设置的的字段名包含空格，则须加上单引号SELECT au_fname+au_lname AS‘Name of Author’FROM authors任务：查询teacher表的姓名、性别和生日，列名用中文表示；查询class表的所有班级信息；查询teacher表的教师姓名和年龄。
8.4. 关键字ALL和DISTINCT的使用1.查询需求请列出“飞狐工作室”表中所有员工的雇用日期，但是日期相同者只列出一次即可。
USE NorthwindSQLSELECT DISTINCT雇用日期FROM飞狐工作室2.查询需求请列出“飞狐工作室”表中有哪些部门。
USE NorthwindSQLSELECT DISTINCT部门 FROM飞狐工作室ALL为默认项，显示所有查询到的记录，包括重复项。
DISTINCT，对指定字段的内容相同的，仅显示一项。
每个SELECT表达式只能有一个DISTINCT关键字。
这意味着，DISTINCT是限制整条数据记录都重复者，只显示其中任务：请列出“章立民工作室”表中有哪些部门。
列出teacher表中的教师职称。
8.5. 查询结果的输出目的地为什么要讨论查询结果的输出目的地？答：可能希望将查询结果输出到某个存储处以便进行进一步的处理。
举例说明INTO子句的用法：➢将查询结果存储到当前数据库中的新表MyTmpTable中USE NorthwindSQLSELECT * INTO MyTmpTable FROM飞狐工作室注：INTO子句会生成相应的表，如果表已存在则提示错误“表已存在”。
任务：把teacher表中的教师职称保存到新表教师职称表中。
查询员工表中的职称，并存储到新表员工职称表中。
8.6. WHERE子句的条件搜索功能1.查询需求请列出“飞狐工作室”表中目前薪资大于60000的员工。
/* 脚本文件名: Demo93.sql */USE NorthwindSQLSELECT姓名,目前薪资FROM飞狐工作室WHERE目前薪资 > 600002.查询需求请列出“飞狐工作室”表在信息部、行销部和业务部等3个部门任职的员工姓名。
3.查询需求请列出“飞狐工作室”表在信息部、行销部和业务部等3个部门以外任职的员工姓名。
4.查询需求请列出“飞狐工作室”表中，本月出生的员工姓名和出生日期。
5.查询需求请列出“飞狐工作室”表中，年龄大于20岁的每一位员工的姓名。
任务：查询章立民工作室中已婚的员工信息；查询“飞狐工作室”表中行销部的员工信息；查询06010111班或者07010211班的学生信息；查询成绩在80分以下的学生选课信息；查询年龄超过50岁的女教师信息；查询出生日期在1970到1980年之间的教师信息。
8.7. SELECT的通配符共有5个通配符。
*（星号）➢用于字段列表，代表源表中的所有的字段%（百分号）➢只能用在WHERE子句中，代表0个或0个以上的字符。
如：ABC%代表ABC开头的字符串。
➢百分号通常与运算符LIKE搭配使用。
USE NorthwindSQLSELECT 姓名 FROM 飞狐工作室WHERE 姓名 LIKE '%光%' --表示查询姓名中包含“光”字的记录任务：查询“飞狐工作室”表中住在北京市的的员工信息；查询教师表中姓杜的教师信息；查询professional表中专业名称包含计算机的专业信息。
_（下划线）➢只能用在WHERE子句中，代表1个字符。
如：_A%代表第二个字符为A的字符串。
➢下划线通常与运算符LIKE搭配使用。
➢USE NorthwindSQL➢➢SELECT 姓名 FROM 飞狐工作室➢ WHERE 姓名 LIKE '_建_'［］（中括号）➢只能用在WHERE子句中，用来限定任何一个单个字符介于指定的范围或集合中。
➢通常与运算符LIKE搭配使用。
/* 脚本文件名: Demo923.sql */USE pubsSELECT au_fname,au_lname FROM authorsWHERE au_lname LIKE '[P-Z]inger'--表示第一个字符为P~Z之间且后五个字符为ingerSELECT 姓名 FROM 飞狐工作室WHERE 姓名LIKE '[ACD张李]%' --表示什么？ORDER BY 姓名任务：查询学号尾号为1、3、5、7、9的学生信息。
［^］（中括号中包含^号）➢只能用在WHERE子句中，用来限定任何一个单个字符不介于指定的范围或集合中。
➢通常与运算符LIKE搭配使用。
/* 脚本文件名: Demo927.sql */USE pubsSELECT au_fname,au_lname FROM authorsWHERE au_fname LIKE '[^H-K]ichel'--首字母不介于H~K之间且后为ichel/* 脚本文件名: Demo930.sql */USE NorthwindSQLSELECT 身份证号码,姓名 FROM 飞狐工作室WHERE 身份证号码LIKE '[^ALM]%' --这个表示什么意思？任务：查询学号尾号不为1、3、5、7、9的学生信息。
8.8. 字符和通配符冲突时的解决方法可以使用ESCAPE子句通知SQL Server哪一个字符是常量字符而并非通配符。
用专业术语来说，ESCAPE子句所指定的字符称为“转义符”。
8.9. 连接条件设置本节内容太重要了！看如下代码，如果TableA有M条记录，TableB有N条记录，则查询结果共有M×N条记录：为了避免出现上述情况，有4种连接类型可以选择：➢INNER JOIN特点：查询结果仅包含连接表中彼此相对应的数据记录。
订货主档.收货人,订货主档.送货地址FROM客户INNER JOIN订货主档ON客户.客户编号 = 订货主档.客户编号更复杂的连接3个表的例子：/* 脚本文件名: Demo934.sql */USE NorthwindSQLSELECT客户.客户编号,客户.公司名称,订货主档.订单号码,订货主档.订单日期,订货明细.产品编号,订货明细.单价,订货明细.数量, 订货明细.折扣FROM客户INNER JOIN订货主档ON客户.客户编号 = 订货主档.客户编号INNER JOIN订货明细ON订货主档.订单号码 = 订货明细.订单号码任务：查询下了订单的客户信息：客户编号、公司名称、订单号码、订单日期；查询产品信息：产品编号、类别名称；查询学生信息：学号、姓名、班级名称；查询班级信息：班级编号、班级名称、专业名称；查询专业信息：专业编号、专业名称、系名称；列出计算机工程系的专业信息；查询孙晓龙的所有选修课成绩；查询选修了“3dsmax”课程的学生姓名和课程成绩。
➢LEFT OUTER JOIN（左外连接）特点：查询结果将包含位于关键字LEFT OUTER JOIN左侧源表中的所有数据记录，但是仅包含右侧源表中相应的数据记录。
➢RIGHT OUTER JOIN（右外连接）特点：查询结果将包含位于关键字RIGHT OUTER JOIN右侧源表中的所有数据记录，但是仅包含左侧源表中相应的数据记录。
➢FULL OUTER JOIN（全外连接）特点：查询结果将包含位于关键字FULL OUTER JOIN左右两侧源表中的所有数据记录。
范例：1.查询在1996年7月份采购的北京市客户的基本数据、订单数据、订货明细。
2.查询出所有曾经在1996年订货的客户公司名称和所订购的产品明细3.假如ERNSH公司是我们的忠实客户，我们要查询出该公司在1998年所下的订单，以及负责处理这些客户订单的员工基本数据：8.10. 统计运算的高手：聚合函数聚合函数专用于SELECT语句中。
➢COUNT⏹主要用于计算查询结果中的数据条数，通常用COUNT(*)的形式。
⏹事实上，COUNT()是唯一允许使用通配符作为参数的聚合函数。
1.计算出“飞狐工作室”表中的数据记录条数2.计算出“飞狐工作室”表中有多少员工住在北京市3.计算出“飞狐工作室”表中有年龄介于30～40之间的员工有多少4.查询出在1996年7月份下订单的北京市客户有多少位➢MIN能够计算出最小值。
1.查询出“飞狐工作室”表中，最低的目前薪资是多少。
2.查询出“飞狐工作室”表中，年龄最大者是几岁（提供了三种方法）。
➢MAX⏹能够计算出最大值。
➢A VG⏹能够计算出平均值。
1.计算出“飞狐工作室”表中员工的平均年龄➢SUM⏹求和。
1.计算出所有客户的采购总金额聚合函数注意事项：➢可以将查询结果存储到一个变量中PRINT REPLICATE('-',35)SELECT姓名,目前薪资FROM飞狐工作室WHERE目前薪资 > @AverageSalary➢同一SELECT语句中，可以分别使用不同的聚合函数/* 脚本文件名: Demo954.sql */USE NorthwindSQLSELECT MAX(目前薪资) AS最高薪资, --看看这种设定列标题的方式MIN(目前薪资) AS最低薪资,AVG(目前薪资) AS平均薪资,SUM(目前薪资) AS薪资总额FROM飞狐工作室➢聚合函数中允许包含DISTINCT关键字，用于排除重复行。
1.计算出1996年8月份的发票开给了几位客户。
/* 脚本文件名: Demo955.sql */USE NorthwindSQLSELECT COUNT(DISTINCT客户编号) AS客户数目FROM订货主档WHERE订单日期BETWEEN '08/01/1996' AND '08/31/1996'任务：统计teacher表中职称为讲师的教师人数；查询学生的入学平均分数、最低分、最高分；查询学号为'0601011101'的学生选课门数；查询学生'张劲'的选课门数；查询学生'张劲'选修课程的最高分、最低分、平均分。